Data Science Tutorials

Découvrez comment la fonction TRIM() supprime les espaces supplémentaires et nettoie vos données. Combinez-la avec d'autres fonctions telles que SUBSTITUTE(), CLEAN() et VALUE() pour résoudre toutes sortes de problèmes de formatage.

Découvrez les subtilités de la distribution binomiale négative et ses applications. Apprenez à modéliser efficacement les données de comptage. Explorez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Apprenez à conteneuriser des applications d'apprentissage automatique avec Docker et Kubernetes. Un guide pour débutants sur la construction, le déploiement et la mise à l'échelle de modèles ML conteneurisés en production.

Découvrez comment configurer un compte Databricks, enregistrer le modèle DeepSeek R1, le déployer sur un terminal et y accéder localement pour une intégration transparente de l'IA !

Il existe plusieurs façons de générer des nombres aléatoires dans Excel, comme les fonctions `RAND(),` `RANDBETWEEN(),` et `RANDARRAY()`.

Découvrez l'interpolation de chaînes de caractères en Python, son utilité et quand l'utiliser. Inclut des exemples concrets et des bonnes pratiques.

Apprenez à utiliser Sora AI pour créer et éditer des vidéos, notamment en utilisant les fonctions remix, loop, re-cut, les préréglages de style et les story-boards.

Apprenez à gérer les Notebooks Databricks. Tirez parti de la prise en charge multilingue, de la planification, du contrôle des versions et des commandes magiques pour optimiser votre flux de travail.

Découvrez le théorème du gradient de politique en RL et comment le dériver mathématiquement. Mettre en œuvre un algorithme basé sur les gradients de politique pour résoudre un environnement RL simple dans le gymnase.

Dans ce tutoriel Python, vous aborderez la conversion implicite et explicite des types de données des structures de données primitives et non primitives à l'aide d'exemples de code !

Apprenez l'art de faire pivoter les lignes en colonnes en SQL dans Oracle, MySQL et SQL Server. Explorez des méthodes pratiques avec des exemples détaillés pour renforcer vos compétences en ingénierie des données.

Comprendre comment dériver l'équation caractéristique d'une matrice et explorer ses principales propriétés. Découvrez comment les valeurs propres et les vecteurs propres révèlent des modèles dans les applications de science des données. Construisez une base solide en algèbre linéaire pour l'apprentissage automatique.